AI干货|GPT时代人类智力活动新地图1[疯语咒AI]

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人的智力活动起始于意识,意识借助认知领域过程,驱动人脑和 GPT 等工具,处理生物传感器、人造传感器收集到的信息和数据,从而认识世界、认识自我。

1、意识的产生

意识是人类特有的一种能力,它涉及到我们如何感知、理解和解释外部世界。意识的产生可能与大脑的复杂结构、生物进化和社会文化因素等多种因素有关。

人类意识的起源和本质是哲学、神经科学、心理学和认知科学等多个学科领域中的核心问题之一,至今仍然是一个未完全解决的谜题。关于人类意识是如何产生的,有多种理论和观点:

生物进化论:

意识可能是大脑复杂性的自然结果。随着进化,大脑变得越来越复杂,意识可能是这一进程的副产品。某些科学家认为,意识可能为生物体提供了生存和繁殖的优势,例如更好地预测环境中的威胁和机会。

量子理论:

一些理论家提出,大脑中的量子效应可能与意识的产生有关。但这一理论尚未得到广泛接受,并且仍在研究中。

信息整合理论:

意识是信息处理的结果。大脑中的不同区域处理不同的信息,当这些信息被整合在一起时,产生了意识体验。

全局工作空间理论:

意识是大脑中不同区域之间的交互作用的结果。当某个刺激或信息在大脑中被广泛处理和共享时,它进入了我们的意识。

哲学观点:

一些哲学家认为,意识是一种基本的宇宙属性,与时间、空间和物质同等重要。另一些哲学家则认为,意识是物质的一个特殊状态或形式,与大脑的物理过程紧密相关。

宗教和精神观点:

许多宗教和精神传统认为,意识超越了物质世界,与神、灵魂或更高的力量有关。

在豆茉君看来,这个问题可能跟 GPT 是如何出现各种能力一样,就是量大出奇迹。

谷歌的大脑团队早在2022年11月就发现,当大模型的浮点运算消耗量超过 10 的 22 次方次以后,GPT 突然在各种能力上折跃式地提升。

FLOP代表浮点运算次数 (Floating Point Operations),是一种衡量计算机性能的指标。它用来度量训练语言模型所需的计算量,也就是对模型进行训练时所执行的浮点运算操作的总次数。FLOP是借助于FLOPS (每秒浮点运算次数)来衡量的。在语言模型的研究和应用中,FLOP常常被用来表示语言模型的规模大小和计算资源的消耗程度。

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那么,想想人类大脑,大约由 860 亿个神经元组成,每个神经元每秒可以进行约1000次的神经脉冲。因

为每个神经元的计算能力远远超过一个浮点运算,同时考虑到神经元之间的复杂互动和突触的数量,保守估计的话人脑的算力可能达到1 ExaFLOP(10^18 FLOP)或更高。考虑到目前碳基大脑比硅基芯片高级得多,这个数量级应该还能往上提升不少。有了这样的物质基础,而且进化的结果也实证了,人类大脑的各种能力也经历过涌现。

作为生命体,我们对于这种涌现的感知和体验,可能就是意识本身。

2、认知领域

当意识产生以后,借助人脑,我们就会开启认知活动。如何有效拆解这些认知活动,是后面进行科学决策的基础。豆茉君通过和 GPT-4 沟通,发现了一种叫做“布鲁姆的认知领域分类”。

1)布鲁姆认知领域模型

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布鲁姆的认知领域分类是由本杰明·布鲁姆(Benjamin Bloom)于1956年首次提出的,是教育目标的分类体系。这个分类体系主要用于描述学生在认知领域的学习目标和能力。

布鲁姆的分类体系最初包括六个层次,从低到高分别是:

记忆(Remember)

常见的思维活动是:列出 (list), 背诵 (recite), 大纲 (outline), 定义 (define), 命名 (name), 匹配 (match), 引用 (quote), 回忆 (recall), 识别 (identify), 标签 (label), 辨认 (recognize)

理解(Understand)

常见的思维活动是:描述 (describe), 解释 (explain), 改述 (paraphrase), 重述 (restate), 给出原始例子 (give original examples of), 总结 (summarize), 对比 (contrast), 解读 (interpret), 讨论 (discuss)

应用(Apply)

常见的思维活动是:计算 (calculate), 预测 (predict), 实施(apply), 解决 (solve), 说明 (illustrate), 使用 (use), 展示 (demonstrate), 建模 (model), 执行 (perform), 展现 (present)

分析(Analyze)

常见的思维活动是:分类 (classify), 分解 (break down), 归类 (categorize), 分析 (analyze), 绘图 (diagram), 举例 (illustrate), 批评 (criticize), 简化 (simplify), 关联 (associate)

评估(Evaluate)

常见的思维活动是:选择 (choose), 关联 (relate), 确定 (determine), 辩护 (defend), 判断 (judge), 评分 (grade), 比较 (compare), 对比 (contrast), 争论 (argue), 证明 (justify), 支撑 (support), 说服 (convince), 选定 (select), 评价 (evaluate)

创造(Create)

常见的思维活动是:设计 (design), 构建 (formulate), 建立 (build), 发明 (invent), 创建 (create), 组成 (compose), 生成 (generate), 导出 (derive), 修改 (modify), 开发 (develop)

不知道大家看到这 6 个层级有什么感受?豆茉君慢慢来了感觉。

2)观察阅读理解的智力活动

此时此刻,当你点开豆茉君的这篇文章并读到了这儿,你的意识一直在命令着大脑要阅读、理解并思考这篇文章。

所以你的大脑把有限的注意力、短期记忆力和意志力都聚焦到了关于这篇文章的智力活动中。

阅读理解的智力活动过程是一个复杂的认知过程,涉及多个步骤和大脑区域的协同工作。

感知阶段

当我们看到文字时,眼睛的视网膜上的感光细胞会捕捉到光线反射的信息。这些信息随后被转化为神经脉冲,通过视觉通路传输到大脑的后部,即视觉皮层。

初步处理

在视觉皮层,这些神经脉冲被初步处理,以识别基本的形状、颜色和运动。文字的基本形状和特征被识别出来,为进一步的处理做好准备。

文字识别

信息随后传输到与文字处理相关的大脑区域,在那里,单个的字母和词汇被识别和解码。

语义理解

一旦文字被识别,信息会被传输到与语义处理相关的大脑区域,词汇的意义被提取,句子的结构被分析,从而理解句子的整体意义。

工作记忆整合

为了理解段落或文章的整体内容,我们需要将信息存储在工作记忆中,并与我们的长期记忆中的知识进行整合。

反思与批判性思考

阅读理解不仅仅是对文字的被动接受。为了深入理解,我们还需要对信息进行反思、评估和批判性思考。

与此同时,有些小伙伴还会经历“次声话”的体验,也就是脑中的喃喃自语。

在阅读理解的过程中,许多人确实会经历一种称为“次声话”或“内部话”的现象,这是指在脑中默念或“听到”所读文字的声音。这种现象在阅读初学者或在阅读难度较高的材料时尤为常见。然而,并不是所有人在阅读时都会经历次声话,也不是在所有情境下都会出现。

以下是关于次声话的一些关键点:

学习阶段

在学习阅读时,儿童通常会大声朗读。随着阅读技能的提高,这种大声朗读逐渐转变为默读,但次声话可能仍然存在。

阅读速度与深度

次声话可能会减慢阅读速度,但对于某些人来说,它有助于更好地理解和记忆材料。

专家与新手

经验丰富的阅读者可能更少地依赖次声话,因为他们已经发展出了更高效的阅读策略。然而,当面对复杂或不熟悉的材料时,即使是专家也可能会使用次声话。

个体差异

有些人在阅读时几乎总是经历次声话,而其他人则很少或从不这样做。这可能与个体的认知风格、习惯或大脑处理信息的方式有关。

减少次声话

有些速读技巧和策略旨在减少或消除次声话,以提高阅读速度。但这可能需要时间和练习。

在豆茉君看来,当“无声”的理解回路不足以完成对本文的理解时,大脑会自动启动读的回路,试图用语言的声音刺激大脑加强理解活动

从认知领域 6 层模型来看,阅读理解的认知活动包含记忆、理解、应用和分析层:

记忆:上下文短期记忆、调用相关长期记忆知识;

理解:理解已有记忆对象(老概念)的逻辑新组合(新论述);

应用:把新理解到的和刚刚理解的知识用于理解下文的新东西;

分析:对本文的论述进行逻辑判断和推理。

结语

人类的意识和认知活动是复杂而深奥的领域,涉及多个学科和理论。在 GPT 时代,理解这些基本概念对于更好地利用 GPT,进行深度思考和决策至关重要。

所以,小伙伴们啃一啃,理解下这个认知过程,跟上豆茉君的节奏。

然后,再忍一忍,因为下次的中篇,将要带大家进一步探讨的是,关于如何有意识地科学决策,决定使用人脑、还是 GPT、还是组合的问题。

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